Re: [標的] TALA.US特斯拉被吹捧的那一年(討論)
偶知道你想臭AI 但如果你在AI這領域 你會發現到現在科技基礎是指數成長
從scale-up大模型到多模態只有一年!然後去年還有context-length 停留在8K
現在直接暴漲到1M 這玩意是可以塞下一整個百科全書到LLM
GPT-4v到GPT-4o語音版 半年 接者講小模型 以前1B~2B LLM根本是垃圾
現在已經能追到接近GPT-3.5模型效能 甚至在下游任務 可以更強項
這些小模型都是通往終端用戶的基石
我用通訊的科技樹發展來對比AI發展好了
我當年聯發科工作過操 想來美國躺平 於是去美國念訊號處理(敝校CS前10 EE前20)
那時候我覺做研究很簡單 半年弄個算法 曬曬成果就好 那時期訊號處理大概也花了10
年才走到產業落地賺大錢 那個時候台大的許大山還像是個神存在 現在都跑來刷LLM了
現在AI業界是 每一個新技術新發現 東西週期是用週的 我最近常常崩潰 大概經歷情況
就是"想到一個不錯點子 上網查一下 fxxx 中國人弄出來了 好我弄個變形版 "fxxx
打不過hugging-face上傳的開源模型" 然後心想 我不信這玩意這樣強 下載開源模型
來測試現實生活幾個數據 fxxx 好強 那我接者順這方向做好了
兩個禮拜後 arxiv/hugging-face出現一個更強大模型...看了一下 救命 這玩意太誇張了好 我好草履蟲 QQ 去批踢踢刷存在感好了 哇 股票大跌 ...QnQ 我想躺平了
聽不懂 對吧 那我用個簡單例子 如果AI最終落地需要的算力基建和算法假設是100分
我們2023是1 2023年底是10 2024年中是40
對照通訊產業 這個100分 花了將近20年才把科技樹發展玩 基建落地 然後才開始賺錢
2002~2006 Shannon Bound 逼近99% 基於LDPC等發現 (1爬坡到10)
2006~2012 MIMO等系統落地 (10爬坡到40)
2012之後 4G大戰(LTE vs Wimax) (40爬坡到60)
2019 MIMO進化到5G (60爬坡到80)
2019之後 手機順利突破高速網路 各種短視頻應運大量升起 (~100)
你用這些科技產業算法和各項細節去看其他產業 像是元宇宙 3D列印 裡面其實
沒有任何所謂的科技樹發展 電車比較小眾 且這幾年都著重在數據上和end-to-end
設計 不像上述的AI 現在就是各種技術開源 數據開源 模型開源 根本沒有做假機會
以特斯拉自駕 老馬如果敢把他模型開源給公測 我相信自駕會更突飛猛進 但他不會這樣做然而現在AI產業就是這樣 各種開源 數據開源 算法開源 模型公測 落地實現
而這差距會拉更大 美國高中大學生都開始在網路上比算法
而這也是為何國家之間下一代差距會拉更大.....
你覺矽谷這幫人都只是硬生生再投資 只怕落後嗎 如果你嘗試看一下arxiv
玩一下HuggingFace 上任何開源數據和模型 你就會被這科技發展數度震驚...
而且AI是全面性的 render/robot/cv/nlp/speech/action planing/bio/med./chemical
對比台灣 據說台灣衫國家高速實驗室平台到最近才要換掉V100....
回到股版
NVDA/TSMC 是上面科技樹的一切基石 我爸媽時代沒參與到蘋果和智慧手機的成長
但偶這次不會錯過了 QnQ/
※ 引述《jacknavarra (阿姆羅)》之銘言:
: 標的:TALA.US特斯拉
: 分類:討論
: 分析/正文:
: https://i.imgur.com/fvqBY1f.jpeg
![圖 TALA.US特斯拉被吹捧的那一年(討論)](https://i.imgur.com/fvqBY1f.jpeg?e=1722088338&s=tCvbgPR35svZ4cteq0H8Rg)
: 當時各種吹捧電動車將是未來趨勢,油車要淘汰的文章
: 但回顧之後發現,電車也沒有真的能夠完全取代燃油車,還是有一堆技術與生態系統問題有待克服,加上中國低價搶市競爭,特斯拉股價就開始烙賽
: 但如果把時空拉回到2020年期中,發文說特斯拉被吹捧過頭的,大概都會被嘲笑
: 時間回到2023-2024,是不是有另一個話題有似曾相識的感覺
: 還不確定獲利能力的時候,先吹捧,想像,獲利空間無限大
: 這些吹捧拉抬了股價想像空間,是人性使然嗎?
: 這個題材玩爛了就換下一個?
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推推 我也不要錯過,我要躺平鼠錢
豪 all in 但是我薪水是上週發的,已套牢QQ
好的 明天先跌1000點
今天tsll 再跌20%我就梭哈
你懂我懂 但華爾街文組不懂 軟體還沒盈利就給我下去
真的太捲
現在買AI股票.可以直接躺平財富自由.不用工作了...
反正操盤的是客戶的錢 最後發現苗頭不對再假崩一次
拉低吃貨就行
台股靠的是大媽的錢 更不要說這些未來的事情 只要現
在有盈利配息到位一切都好說 沒有就給我下去
股價都已反應
穩
豪 我馬上押房子買
誰管你這麼多,資本市場裡面,只要沒賺錢,不如預
期就先下去
嗚昨晚虧爛了,靠LD大打強心針
不懂技術的人只認為股票會漲才是有fu糗 不然就是垃
圾 泡沫 炒作
多蛙壯膽
好的上車
不用壯膽啊,回檔而已= =
nv 120今年無望
華西街本來就沒啥遠見 HODL
推推 多蛙加油 團結壯膽 股票崩心態崩 撐不住啦 QQ
AI的實際進步沒原po說的那麼神速啦
應該說是那麼多年的研究成果終於可以爆發
AI切入的每個領域都已經發展很久 而且也都有成果
股價就是被這篇的這種言論炒上去的 現在市場發現根
本賺不到幾個錢 被狂殺剛好而已
以語音辨識來說 台大已經做了幾十年
消費者願意多花多少前買?
技術上因為應用AI運算所以突飛猛進
而AI要實際落地確實還是挑戰
幾年前NV因為加密貨幣崩盤顯卡滯銷 也被說得跟垃圾
一樣 那時候難道就沒在做AI?
像之前高雄王還在說要等強AI出來才可能有實際應用
AI絕對有搞頭啦,只是學界的東西可能離民眾有點遠
可事實上AI落地需要的是小範圍明確的應用目標
省流:只能自嗨研究沒商用價值
這樣的話技術難度與研發成本更容易有商品化價值
輝達已經展示了好幾個有商用價值AI應用
要看股市的話 AI產業面長期看好頂多停滯或小回
讓我想起了一個笑話,一個老闆因為生產線的手臂有
時候會漏裝產品,所以想找出空盒子重新包裝,結果
請了一個博士搞一堆AI模型辨識成本上千萬,後來廠
內的老塞聽到後默默搬一台大電風扇吹盒子就搞定了
我目前看到在吹的商用價值都跟我笑話裡的博士一樣
股價很有可能因為市場過熱而有大波動 但這不是空頭
當然有商用價值啊,花一兆只賺回一千億也是價值嘛
一堆老闆開公司開到倒閉難道產品本身沒價值嗎?
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[情報] 隨著蘋果發布新AI模型,這表示iPhone 16隨著蘋果發布新AI模型,這表示iPhone 16將成為軟硬體都具AI支援的首個產品 【情報來源】 原網址: 短網址: 【情報/優惠內容】18
Re: [新聞] 聯發科AI平台MediaTek DaVinci「達哥」原文恕刪 小弟剛好最近有跟到一些台灣LLM的發展,可以補充一下關於模型的部分。聯發科的研究 單位聯發創新基地,做語言模型有一段時間了,之前有一版Breeze-7B模型,發佈了一篇 技術論文放在arxiv:15
[問卦] 馬斯克決定開源Grok-1的原因是啥?馬斯克的AI模型Grok-1正式開源,包含3140億個參數,是目前參數最大的開源大模型,是GP T-3.5的兩倍。 這個模型可以免費下載,並且允許商業使用,所有賺取的費用都歸用戶所有 。7
[閒聊] RPG Maker+ChatGPT Plugin = 生成NPC對話可以透過輸入框跟遊戲中的NPC對話,他們也會用GPT生成回應。 Plugin也開源放在Github上 其實技術上應該沒什麼問題,問題只有...5
Re: [問卦] 支那都有無人駕駛公車了,台灣怎麼沒有?阿肥外商碼農阿肥啦! 認真說,中國那邊在軟體、科技執法發展很幾年前就走得比台灣快了,還有他們對於AI的 投注也比台灣還多,我印象中幾年前哈工大就有他們政府投注資源包含培育人才跟製作自 己的簡中開源數據。 台灣這邊其實很多想做研究像中文或是華人人臉數據都是需要先拿他們的開源數據來玩,5
Re: [新聞] Google與Hugging Face合作宣布推動開放結果Google竟然釋出了開源大模型Gemma,超出預期! Google 2 款新開源模型「Gemma」來了!直接挑戰 Meta Llama 2 7B 2024/02/22 Sisley 聊天機器人 、 生成式 AI 、 摘要 、 輕量級語言模型 、 負責 任生成式 AIX
Re: [問卦] 中研院自己做的大型語言模型怎麼了?這語言模型基礎是建構於Llama 2,meta提供的開源模型 另外Atom 7b則是中文社群跟一間中國公司在Llama 2之上訓練成中文使用者適合的模型, 也是開源且開放商用 技術上也不用解釋太多,反正開源模型他本來就不會像GPT或百度的文心一言那樣限制某 些爭議性回答4
Re: [新聞] 下半年將引爆「換機潮」? AI PC元年來臨阿肥外商碼農阿肥啦! 這邊很多人沒說到點上,當前的AI PC概念根據微軟的定義是搭載微軟Copilot的PC就可以 叫AI PC,然後Intel定義的是有NPU(GPU的開放架構特化加速DL運算版本)。 不過當前如果你去看所有開源的LLM(大語言模型)都只能說是勉強堪用,以Intel號稱可 以搭載llama2 70B(當前開源模型中前幾大的)的Core Ultra AI筆電,造價至少4、5萬3
Re: [新聞] 歷史一刻!美空軍部長親乘AI F16 高空纏鬥阿肥外商碼農阿肥啦! 很多人都忽略了發展AI的關鍵技術除了晶片外,最重要的是數據跟能源問題,接著才是關 鍵算法,這些都是台灣沒能力擁有的。 根據Meta自己開源的一些工作細節來看,當前Meta所有的算力為60萬張H100,假設這些都 全開到峰值,平均每張消耗700瓦搭配水冷散熱系統就會將近600兆瓦,這個是會將近六2
Re: [問卦] ChatGPT問世,臺灣的AI大師在想什麼?阿肥外商碼農阿肥啦! 當前LLM像chatGPT即使問世,依舊還是有很多前沿問題沒解決,模型即使透過Instructio ns 由人工引導學習,還是很難達到真正的在線學習,人腦卻是可以時時重塑世界模型, 而且當前很多新研究都發現人腦耗電非常低但新皮質效能卻很高,而且LLM在很多層面即 使優於人腦,但是他卻缺少部分的世界模型。